エージェントAIと米国における金融犯罪コンプライアンスの未来

米国の銀行および金融機関における金融犯罪コンプライアンスは転換点を迎えている。何十年もの間、金融機関は 持続不可能な運用モデル労働集約的な手作業によるレビュー、アラートのバックログ、終わりのない誤検知、そして高騰するコスト。金融犯罪コンプライアンス（FCC）の強化デューデリジェンス（EDD）や取引モニタリング（TM）といった機能は、取引量が増加しリスクが複雑化する中でも、依然として人手に大きく依存しています。しかし、状況は変わりつつあります。OCCやFinCENなどの規制当局は、 AI主導のソリューションを強く推奨しているそして機関はそれを認識している 彼らは現代のテクノロジーに取り組む必要がある 数十年にわたる問題を解決するため。

9月中旬にラスベガスで開催された認定アンチマネーロンダリング専門家協会（ACAMS）の総会で、財務省のテロ対策・金融情報担当次官ジョン・K・ハーレー氏は次のように述べた。 財務省による銀行秘密法（BSA）の近代化のビジョン そして、それを支えるAML/CFTコンプライアンス体制についても言及しました。次官は、情報量よりもテクノロジーを活用した成果へのパラダイムシフトが今後起こり得ることを指摘し、「…審査官の主観的な意見にどれだけ忠実であるかではなく、顧客のニーズをどれだけ客観的に提供しているかで評価すれば、経験と創造力を活かして、より優れた新たな解決策を生み出すことができるでしょう」と述べました。

JPモルガン、HSBC、ワコビア、リッグスなどの銀行で25年以上にわたりAML（マネーロンダリング対策）および制裁プログラムの構築、大規模な汚職調査の実施、コンサルティング企業やレグテック企業の設立に携わった後、AIの可能性はもはや理論上のものではないと気づき、約1年前にWorkFusionに入社しました。現在、AIエージェントは実稼働しており、銀行における不審な活動の調査・報告、高リスク顧客の特定・管理方法を変革しています。

トレンド1：AIが制裁審査と取引監視をどのように変革するか

制裁スクリーニングと取引監視は、長らく非効率性に悩まされてきました。誤検知は膨大なリソースを消費し、銀行はアウトソーシングや人員増強を余儀なくされます。AIエージェントは、このアプローチを変革します。アラートにフラグを立てるだけでなく、訓練を受けたアナリストのように判断を下し、すべての判断を文書化して、規制当局の求める監査証跡として保存します。

エージェント型AIは、アナリストのように誤検知を排除し、アラートを即座に確認して重要なアラートのみをエスカレーションします。この移行により、バックログが解消され、コンプライアンスチームは人員を増員することなく業務を拡張できます。中小規模の銀行にとって、デジタルワーカーは、運用のレジリエンスを維持しながら、高まる規制要件にコスト効率よく対応できる手段となります。

効率性の向上にとどまらず、Agentic AIは従来のアプローチを近代化します。従来型のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）や機械学習は段階的な改善しか提供できませんでしたが、デジタルワーカーは複雑なコンプライアンスプロセスをリアルタイムで監視し、即座に実行することを可能にします。例えば、AIエージェントは制裁スクリーニングツールとの連携、不利なメディアアラートの判断、高リスクケースのエスカレーションなど、すべて数秒以内に実行します。

新たな開発として、AIが顧客のリスクプロファイル、ネガティブなニュース、そして所有権の変更といったイベントを継続的に評価する永続的なモニタリングが挙げられます。説明可能なAIによってガバナンスが強化され、あらゆる意思決定の透明性と規制当局への対応が確保されます。これにより、コンプライアンスチームはリアクティブ型からプロアクティブ型へと移行します。

トレンド2 – 効率性と規制の期待のバランス

効率性だけでは不十分であり、規制当局はガバナンスを求めています。OCC、FinCEN、FDIC、そして連邦準備制度理事会によるガイダンスは、透明性、監査可能性、そして監督を重視しています。金融機関は、アラートが迅速に解決されるだけでなく、意思決定が説明可能かつ一貫性があることを実証する必要があります。

AIエージェントは、その両方を実現できます。効率性は劇的に向上し、お客様からはスループットが倍増し、アラートのバックログが解消されたという報告をいただいています。同時に、すべての裁定は詳細な説明とともに文書化されるため、規制当局はプロセスに確信を持つことができます。この二重の機能により、多くの銀行が直面するリソースの制約に対処できます。金融機関は、アナリストの大群を雇用する代わりに、コンプライアンスの厳格さを維持しながら、瞬時に拡張可能なデジタルワーカーを導入できます。

コンプライアンスにおける役割は変化しています。アナリストはもはや大量のレビューに追われるのではなく、例外事項を監視し、エスカレーションを検証し、戦略リスクに焦点を当てています。この進化は規制当局の期待と一致しており、人間による監視は依然として中心的役割ですが、反復的な作業はAIが処理します。

バランスは明確です。Agentic AI により、機関は規制の要求を満たしながら、かつては想像もできなかった効率性の向上を実現できます。

トレンド3 – AIが従来の人員配置モデルをどう変えるか

金融犯罪コンプライアンスにおける人員配置モデルは、大きな変革に直面しています。従来、銀行はアラートの急増に対応するためにコンプライアンスチームを拡充し、業務量が急増すると、請負業者や海外の労働力に頼ることが多かったのです。しかし、このモデルはコストがかかり、一貫性がなく、持続不可能です。

AIは状況を変えつつあります。制裁措置、有害メディア、取引監視といったレベル1のレビューをAIエージェントが自動化することで、人間のアナリストは調査、規制当局との連携、そして戦略的イニシアチブに集中できるようになります。

人間の影響は計り知れません。レベル1チームとレベル2チーム間の従来の引き継ぎは消滅しつつあります。AIエージェントは階層構造を解体し、意思決定を効率化し、組織図を再構築しています。その結果、コンプライアンス機能はよりフラットで、より迅速で、より集中的なものとなり、人間が書類処理ではなく判断を主導するようになります。

デジタルワーカーの試験運用を実施した米国の大手銀行を例に挙げましょう。制裁アラートを管理するために50人のアナリストを新たに雇用する代わりに、同行はAIエージェントを導入しました。AIエージェントはすべてのアラートを即座に確認し、真のリスクのみをエスカレーションします。人間のスタッフは監視とケース管理にシフトし、士気の向上と離職率の削減を実現しました。

米国の金融機関では、人間のアナリストとデジタルワーカーが協力するハイブリッドチームが登場しつつあります。このモデルは効率性と専門知識を融合させ、AIがスケールに対応し、人間が判断を下します。その結果、より強靭なコンプライアンス機能が実現し、規制当局の監視や業務上の要求に適応できるようになります。

金融犯罪コンプライアンスの未来

エージェントAIが金融犯罪コンプライアンスを変革 米国では、誤検知を無関係にし、効率性とガバナンスのバランスを取り、人員配置モデルを再構築することで、デジタルワーカーの活用が進んでいます。こうしたデジタルワーカーを採用する機関は、業務効率だけでなく、規制当局からの信頼も得られます。

コンプライアンスの未来はハイブリッドです。人間と AI エージェントが協力して、これまで以上に効果的に金融犯罪と闘います。